Pandas Workout: 200 ejercicios para ser un analista de datos más fuerte

Puntuación:   (4,7 de 5)

Pandas Workout: 200 ejercicios para ser un analista de datos más fuerte (Reuven Lerner)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro ha sido elogiado por su enfoque práctico y directo del aprendizaje de Pandas, que cubre eficazmente las lagunas de conocimiento de usuarios con distintos niveles de experiencia. Proporciona contenido técnico en profundidad sin teoría innecesaria y es adecuado tanto para principiantes como para aquellos que buscan profundizar sus conocimientos.

Ventajas:

Aprendizaje práctico y sin sentido
cobertura en profundidad de los temas
construye la comprensión y llena las lagunas de conocimiento
adecuado tanto para principiantes como para usuarios avanzados
fomenta el aprendizaje intuitivo y el refuerzo de los conceptos.

Desventajas:

Ninguno mencionado explícitamente en las reseñas.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Pandas Workout: 200 Exercises to Make You a Stronger Data Analyst

Contenido del libro:

La práctica hace al pandas perfecto. Pon a prueba tus habilidades pandas contra docenas de desafíos del mundo real, cada uno cuidadosamente diseñado para construir un conocimiento intuitivo de las tareas esenciales pandas.

En Pandas Workout aprenderás a:

Limpiar sus datos para un análisis preciso.

Trabajar con filas y columnas para recuperar y asignar datos.

Manejar índices, incluyendo índices jerárquicos.

Leer y escribir datos con una serie de formatos comunes, como CSV y JSON.

Procesar y manipular datos textuales desde pandas.

Trabajar con fechas y horas en pandas.

Realizar cálculos agregados en subconjuntos seleccionados de datos.

Producir visualizaciones atractivas y útiles que hagan que sus datos cobren vida.

Descubra 50 ejercicios que reforzarán sus habilidades con pandas hasta un nivel de fluidez automática. Se pondrá a prueba frente a retos comunes de pandas, como la limpieza de datos, y explorará conjuntos de datos del mundo real, como los taxis de Nueva York, los proyectos de Kickstarter y el gasto turístico mundial. Explicaciones detalladas le ayudarán a guiar su éxito y hacer que sus nuevas habilidades se afiancen. Incluso obtendrá un gran impulso a la productividad, con tareas que solían significar un viaje a StackOverflow ahora una parte natural de su conjunto de habilidades.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formatos PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología

Dominar los pandas significa ejercitar tus nuevas habilidades hasta que se conviertan en reflejos. Este libro te ofrece mucha práctica con pandas, trabajando a través del tipo de escenarios a los que te enfrentarás en el mundo real. Tanto si eres un científico de datos como un programador que maneja grandes cantidades de datos, pronto superarás la curva de aprendizaje de pandas y empezarás a resolver problemas complejos en menos tiempo.

Acerca del libro

Pandas Workout perfecciona tus habilidades con pandas a un nivel profesional a través de 50 ejercicios prácticos, junto con 150 desafíos adicionales para poner a prueba tus habilidades. Reuven Lerner, experto en Python, le guiará a través de aspectos esenciales como los marcos de datos y le revelará la rica funcionalidad de pandas para el manejo de cadenas y fecha/hora, indexación compleja y visualización. Explicaciones claras y detallados cuadernos Jupyter acompañan a cada ejercicio, junto con comparaciones de diferentes soluciones posibles. Trabaje con este libro, y estará listo para flexionar sus músculos incluso con los problemas más complicados de pandas.

Acerca del lector

Para programadores de Python y analistas de datos, con conocimientos básicos de pandas.

Sobre el autor

Reuven M. Lerner enseña Python y ciencia de datos a empresas de todo el mundo. También es autor de Manning's Python Workout (2020).

Otros datos del libro:

ISBN:9781617299728
Autor:
Editorial:
Idioma:inglés
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2024
Número de páginas:275

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)